Fibonacci数列 与 Exercise 1.11

SICP习题1.11解析
本文解析了SICP习题1.11中的函数f(n),介绍了如何通过递归和迭代两种方式实现该函数。递归方法简洁明了,而迭代方法则需借助三个变量进行迭代计算。

先看看SICP  Exercise 1.11

Exercise 1.11. 写道
A function f is defined by the rule that f(n) = n if n<3 and f(n) = f(n - 1) + 2f(n - 2) + 3f(n -
3) if n> 3. Write a procedure that computes f by means of a recursive process. Write a procedure that
computes f by means of an iterative process.

 这里定义了一个函数f(n), 他满足以下规则:

f(n) = n if n < 3

f(n) = f(n-1) + 2 * f(n-2) + 3 * f(n-3)

 

需要分别使用递归和迭代的方法来编写函数计算f(n)的结果。

递归的方法,显然是最简单的:

 

(defun calc-f (n)
  (if (< n 3)
      n
    (+ (calc-f (- n 1))
       (* (calc-f (- n 2)) 2)
       (* (calc-f (- n 3)) 3)
       ))
  )

 

 

迭代的方法我们应该怎么写呢?先看一下sicp中介绍的关于Fibonacci的介绍:

 

(define (fib n)
  (cond ((= n 0) 0)
        ((= n 1) 1)
        (else (+ (fib (- n 1))
                 (fib (- n 2))))))

 如果使用一两个数值a 和b,那整个计算的过程是下面两步的迭代:

 

写道
a ← a + b
b ← a

 所以,使用迭代的方法来计算Fibonacci数列,可以用下面的方法:

 

(define (fib n)
  (fib-iter 1 0 n))
(define (fib-iter a b count)
  (if (= count 0)
      b
    (fib-iter (+ a b) a (- count 1))))

 其中,引入了一个方法 fib-iter, 它增加了a、b两个参数,不停的按照上面的规则来迭代直到找到我们想要的结果。

 

 

如果按照前面的规则来计算f(n),那我们需要三个变量a b c,然后重复执行下面的规则

写道
a ← a + 2b + 3c
c ← b
b ← a

照葫芦画瓢,下面是计算f的迭代写法:

 

(defun calc-f (n)
  (calc-f-iter 2 1 0 n)
  )

(defun calc-f-iter (a b c count)
  (if (= count 0)
      c
    (calc-f-iter (+ a (* b 2) (* c 3))
                 a
                 b
                 (- count 1))))


 

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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